2025年中国词元调用量预计突破21000万亿
第九届数字中国建设峰会于4月29日公布了《2025年全国数据资源调查报告》。该报告指出，预计到2025年，全年词元调用总量将达到约21100万亿次。（记者高亢、秦宏）
代理式AI上位：不只是聊天，而是接管流程
先把话说明白：代理式AI和我们过去常见的生成式AI，并不是同一种能力形态。生成式AI最突出的优势在于"产出内容"——你提问、我回应，你给提示、我生成文字。它的上限可以理解为一个格外会说的"嘴炮高手"。而代理式AI多出来的关键字，是"行动"。它能够理解你的目标，自动拆解并规划步骤，进而调用外部工具（如API、数据库或软件），把一整套流程真正跑完；同时还能依据执行结果做自我调整。用更直白的话说：生成式AI更像"我给你建议"，代理式AI更像"
AI Agent真能省心？我完成复杂任务后看到的3个关键点
AI Agent到底是新一代效率利器，还是名不副实？上个月我亲自投入使用，处理多个复杂项目，期间踩过不少坑，也逐渐看清了它真正的边界。它肯定不是万能“银弹”，更准确说是一种智能调度层；但如果用法得当，效率确实能显著提升。下面我会把自己的3个核心体会讲清楚，帮助你少走弯路，拿到更贴近实战的方法。很多人把AI Agent当作攻克复杂任务的“银弹”，希望它能像人一样自主规划、推进执行，并在过程中还能复盘与调整，从而真正解放双手。我的结论是：它的潜力很大，但离“完全解放”还有差距。它更像是在现有工具链之上，加入了
AI重塑组织：从“写代码”到“用AI建系统”
一句话导读：未来组织真正的竞争力，不在于人才密度，而在于"AI试错速度"。与其纠结"AI能不能替代人"，不如先想清楚：你是否已经把自己的AI组织能力搭起来。最近我用Claude Code带着项目跑了一段时间，越来越确定一件事：AI Coding的价值，未必是让工程师更快写代码；它更像是让"懂得用AI的人"，直接具备相当于一支团队的交付产出能力。回到过去，一个功能从需求到上线，往往要产品先画原型、前端落地页面、后端对接接口，还要安排测试与验收流程，少则3-5人
AI Agent 上下文不是越长越好
上一讲：AI 看到回答前的内容｜生成式AI｜第五讲上一篇我们已经把上下文掰开讲过一遍。模型在输出答案之前，实际接触到的信息，往往远不止用户刚输入的那一句。它还可能读到系统规则、历史对话、长期记忆、外部资料、工具返回、示例，以及中间推导。到了 AI Agent 这里，事情就会再往前复杂一层。在单轮问答中，用户提一个问题，模型给出一个回答。Agent 不只是负责答复。它会围绕目标先做规划，接着调用工具，查看结果，再判断下一步怎么走。这让 Agent 更像一个可以持续运转的系统。但这也带来一个很现实的难题：它每
网宿推出边缘AI执行引擎，助力AI从会答迈向会做
过去，企业衡量AI能力时，往往更看重模型是否具备理解、推理与生成的能力。随着应用持续深入，企业对AI的要求也不再停留在“能回答”，而是进一步升级为“能办事”。在这样的背景下，网宿科技正式推出边缘AI执行引擎，为智能体提供统一的工具接入与任务执行底座，贯通“工具发现、能力调用、任务执行、结果回灌”完整链路，帮助AI高效连接外部能力、获取可信数据、完成复杂任务，加快企业在金融研究、舆情监测、运营分析、生活服务等真实业务场景中的落地。边缘AI执行引擎的发布，也意味着网宿科技进一步补齐了从算力、模型到任务执行的边
DeepSeek V4登场，AI热潮却现降温
4月24日，中国AI圈迎来一个标志性节点——深度求索正式推出DeepSeek-V4预览版并同步开源。它以27B的轻量参数，在多项关键指标上全面压过参数规模达到其15倍的上一代旗舰模型，直指GPT-4o和Claude Sonnet 4.5，瞬间点燃整个行业。DeepSeek-V4系列此次共带来两个版本：DeepSeek-V4-Pro（旗舰版）与DeepSeek-V4-Flash（轻量版）。本次更新的看点主要集中在三方面：① 百万字级超长上下文——这次最具分量的杀手锏。V4最高支持100万Token（约100
从零构建 AI Agent：手写实现最小可用智能体
这是《从零构建 AI Agent》系列指南的开篇之作，推荐循序渐进地学习。智能体（Agent）已成为人工智能领域最受瞩目的方向。然而初学者往往一上来就使用 LangChain、AutoGPT 等现成框架，跑通示例后一旦遇到错误便束手无策。根源何在？这些框架将底层机制过度封装。工具调用逻辑、错误信息处理等细节都被隐藏，排障时不得不深入源码追踪。因此，亲手实现 Agent 的目的并非"重复造轮"，而在于掌握轮子运转的内在原理。作为该系列的首篇文章，它将带你实现一个可运行的极简 Agent 类，核心代码仅约 6
AI智能体应用实践：从理论到生产环境的全面解析
2026年春季，科技领域正经历一场深刻变革：人们不再满足于人工智能仅仅“回答问题”，而是期待它能够“完成任务”。设想这样一个情境：你向助手提出“帮我规划下周的团队建设活动”，它不再只是给出几条建议，而是主动查询团队成员的日程安排、对比多个场地的价格与评价、预订最合适的方案、甚至生成活动流程文档并发送给所有人确认。这并非科幻情节，而是AI智能体（AI Agent）正在实现的日常场景。自2023年大模型爆发以来，AI经历了从“对话机器人”到“任务执行者”的演进。智能体的核心突破在于：它不仅能够理解你的意图，还
《从零构建AI智能体》书籍解析
篇幅达2340字，预估阅读时长约12分钟本书由Manning出版社于2026年推出MEAP版本，涵盖《从零构建AI智能体》前7章全部核心内容，体系化呈现基础定义→LLM中枢→工具调用→ReAct智能体→RAG知识库→记忆机制→规划反思完整链路，全程围绕Python、GAIA基准、上下文工程三大主线展开。作为全书的开篇导论，本书摒弃直接套用LangGraph/CrewAI等黑盒框架的理念，倡导从底层自建智能体，唯有洞悉每个模块的运作原理，方能实现真正的调试与优化。智能体本质上即具备自主思考、工具调用、循环执
中国AI模型崛起：领跑全球市场的突破之旅
在当今全球科技竞争的大舞台上，人工智能领域无疑是备受瞩目的焦点。近期，全球AI模型API聚合平台OpenRouter的最新监测数据如同一声惊雷，激起了业界的热烈讨论——中国AI大模型全球调用量已连续五周超越美国，这一划时代的成就，象征着中国AI服务正以雄厚的实力迈向全球市场，开启了一个崭新的发展阶段。 调用量逆袭：中国AI的崛起之势 截至2026年4月6日的统计数据显示，中国AI模型周调用量连续五周领先美国，最新一周达到12.96万亿词元（Token），环比增长31.48%；而同期美国仅为3.03万亿词元
AI Agent智能体到底能做什么?一篇文讲清楚AI时代的方法论
点击上方蓝字关注我👆获得AI超能力✨先说个事儿。上周有个粉丝问我：大叔，我想用AI帮我自动整理飞书文档，几十份的那种，有没有好用的工具推荐？我说你有OpenClaw吗？他说装了，但不知道这东西能干啥，就让它回答回答问题……我当场就沉默了。兄弟，你装了机关枪，拿它当烧火棍使。这不是他一个人的问题。2026年了，大多数人对AI的认知还停留在"问答机器"——问一个问题，等一个回答。但时代已经变了。说实话，这波浪潮来得比我想的快。2025年之前，AI主要能干的事儿：回答问题、写写文案、帮你翻译、生成代码。你跟它的
智能体技术深度解析
智能体由大语言模型（核心思维）、规划能力（任务分解）、工具调用（行动执行）和记忆模块（信息存储）四大要素构成。大语言模型（大脑）：承担着主要推理职责，包括解读用户需求、产出文本内容以及执行逻辑分析。规划功能：可将模糊的高阶目标（例如"组织一次技术分享会"）转化为具体可实施的操作序列。记忆系统：包含短期记忆（追踪当前对话）与长期记忆（保存专业知识体系）两个层面。工具使用能力：使智能体能够按需检索网络信息、查询数据库或执行编程任务。常规大模型仅提供单次回应，而智能体的精髓在于持续迭代优化。ReAct框架（思考
AI Agent知识体系构建指南
近年来，AI Agent 的探讨已迈入新阶段。起初大家侧重于工具调用能力，如今决定性因素在于：怎样构建稳健的 Agent 工作流，如何解决记忆与规划的交互，怎样编排多智能体协同，以及如何将演示系统转化为具备维护性、扩展性和评估能力的成熟架构。浏览过众多 Agent 框架、工作流及多智能体案例后，读者往往会有一种共鸣：资料繁杂，但能将概念、落地、范式与前沿研究融会贯通的内容却很稀缺。这份整理的5本书籍，涵盖了从系统认知、Python 实践，到设计模式及多智能体研究的核心脉络。无论你是 AI 新手，还是渴望增
AI架构 | 2026 AI 关键转折点:告别单一模型调用,系统化时代来临
直接调用方式：成本低、速度快，但完全无法产生可用成果放入完整系统框架：成本更高、周期更长，但能直接输出可落地、可执行的完整成果模型没变，变的是“使用方式”。1. AI 的瓶颈，往往不在模型本身，而在模型之外2. 适当约束，反而让 AI 更智能、更高效3. 系统框架是 AI 能进入实际应用的“安全许可”4. AI 无法可靠地评估自身早期：优化单句指令中期：优化整体上下文2026 年：构建一整套可运行、可闭环、可管控的 AI 工作系统普通人无需理解模型，也能驾驶“AI 这辆车”专业高手通过设计“整车系统”建立